Inovație în inteligența artificială capabilă să detecteze peste 170 de forme de cancer
Cercetătorii de la Charité – Universitätsmedizin Berlin au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) numit crossNN, capabil să clasifice rapid și cu o precizie remarcabilă peste 170 de tipuri de tumori, pornind de la o simplă probă de lichid cefalorahidian. Această descoperire reprezintă un pas major spre medicina de precizie, având potențialul de a diagnostica tumori cerebrale rare fără a necesita o biopsie chirurgicală riscantă.
Modelul analizează structura epigenetică a tumorilor și o compară cu informațiile genetice detaliate ale peste 8.000 de tumori deja studiate. Deși imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) poate indica prezența unei tumori cerebrale, biopsiile cerebrale implică riscuri semnificative pentru pacienți.
Studiul publicat în revista Nature Cancer arată că modelul de AI permite o clasificare rapidă a tumorilor, cu un grad ridicat de precizie, esențială pentru un diagnostic corect și tratamentul eficient al cancerului. Tumorile au particularități unice, iar alegerea terapiilor adecvate depinde de tipul specific al acestora. Terapiile țintite de ultimă generație pot acționa asupra structurilor moleculare specifice ale celulelor neoplazice.
Analiza moleculară, celulară și funcțională a tumorilor prin biopsii poate oferi informații necesare, însă există cazuri în care obținerea probei tumorale este imposibilă sau riscantă. Noul model de AI valorifică amprenta epigenetică, care poate fi obținută din lichidul cefalorahidian, evitând intervențiile chirurgicale.
Dr. Philipp Euskirchen, cercetător la Charité, explică faptul că modificările epigenetice din celulele tumorale prezintă caracteristici specifice fiecărui tip tumoral, permițând astfel clasificarea precisă a acestora. Modelul de AI a fost antrenat pe un volum amplu de tumori de referință și validat pe un set de peste 5.000 de tumori, având o precizie diagnostică de 99,1% pentru tumorile cerebrale și 97,8% pentru peste 170 de tipuri de tumori din diverse organe.
Un criteriu esențial pentru validarea și implementarea clinică a acestui model este transparența deciziilor, astfel încât specialiștii să poată înțelege mecanismele prin care algoritmul ajunge la o clasificare. Amprenta moleculară utilizată poate proveni din probe de țesut sau din fluide biologice, iar Departamentul de Neuropatologie de la Charité oferă deja diagnostic non-invaziv bazat pe lichid cefalorahidian.
Recent, un pacient cu simptome de diplopie a beneficiat de această metodă, iar analiza lichidului cefalorahidian a indicat un limfom al sistemului nervos central, permițând inițierea rapidă a tratamentului adecvat de chimioterapie.
În colaborare cu Consorțiul German pentru Cancer (DKTK), echipa de cercetare intenționează să lanseze studii clinice cu modelul de AI crossNN în toate cele opt centre DKTK din Germania, analizând și posibilitatea aplicării metodei în timpul intervențiilor chirurgicale.
Scopul este integrarea acestei soluții rapide și accesibile de identificare a tipului tumoral în practica medicală curentă.
